AI Security Risks and Threats

Die 7 größten Sicherheitsrisiken und Bedrohungen im Bereich KI

KI hat das Potenzial, viele Branchen zu revolutionieren, darunter auch die Cybersicherheit. Allerdings bringt die Leistungsfähigkeit der KI auch erhebliche Sicherheitsrisiken mit sich.

#1. Datenlecks

KI-Modelle werden anhand großer Datenmengen trainiert. Diese Daten umfassen gekennzeichnete Instanzen der Ereignistypen, die die KI erkennen soll. Eine KI, die darauf trainiert ist, Bedrohungen im Netzwerkverkehr zu erkennen, benötigt beispielsweise Trainingsdaten, die Beispiele sowohl für normalen als auch für bösartigen Datenverkehr enthalten. Diese Sammlungen von Trainingsdaten können vertrauliche Informationen über die Kunden und das Geschäft einer Organisation enthalten. Das Speichern und Verwenden dieser Daten zum Trainieren von KI birgt das Risiko, dass sie von einem Angreifer gestohlen werden.

#2. Gegnerische Angriffe

KI-Systeme werden darauf trainiert, Modelle zu entwickeln, die zum Erreichen bestimmter Ziele nützlich sind. Beispielsweise könnte einem KI-System beigebracht werden, zwischen harmlosen Dateien und potenzieller Malware im Netzwerkverkehr zu unterscheiden.

Cyberangreifer könnten versuchen, ihre eigenen KI-Systeme zu trainieren, damit diese die Modelle der defensiven Systeme erlernen. Auf diese Weise können die Angreifer möglicherweise Lücken im Modell der KI entdecken und so Angriffe am System vorbeischleusen.

#3. Datenmanipulation und Datenvergiftung

Datenmanipulations- und -vergiftungsangriffe zielen auf die gekennzeichneten Daten ab, die zum Trainieren von KI-Modellen verwendet werden. Die Angreifer fügen dieser Datensammlung zusätzliche, falsch bezeichnete Instanzen hinzu. Das Ziel dieser Angriffe besteht darin, das Modell der KI falsch zu trainieren. Wenn der Trainingsdatensatz als harmlos gekennzeichneten Angriffsverkehr aufweist, erkennt das KI-Modell diese Angriffe nicht. Dies gibt dem Angreifer die Möglichkeit, das KI-System zu umgehen, sobald es einmal bereitgestellt wurde.

#4. Voreingenommenheit und Diskriminierung

Ein KI-Modell ist nur so gut wie seine Trainingsdaten. KI-Modelle werden trainiert, indem ihnen viele beschriftete Eingaben präsentiert werden und sie Modelle erstellen können, die die gewünschten Ausgaben produzieren. Das Problem bei diesem Ansatz besteht darin, dass verzerrte Trainingsdaten zu verzerrten KI-Modellen führen. Das bekannteste Beispiel hierfür ist die Tatsache, dass Gesichtserkennungssysteme überwiegend anhand von Bildern von Menschen bestimmter demografischer Gruppen trainiert werden. Bei Personen außerhalb der durch den Trainingsdatensatz repräsentierten demografischen Gruppen weisen diese Systeme häufig eine deutlich höhere Fehlerquote auf.

#5. Mangelnde Transparenz

KI eignet sich gut, um Muster, Trends und Beziehungen innerhalb von Daten zu erkennen. Nach dem Training der KI spiegelt ihr Modell diese Trends wider und ist in der Lage, auf der Grundlage dieser Muster Entscheidungen und Identifizierungen zu treffen. Allerdings sind die von KI-Systemen verwendeten Modelle weder transparent noch interpretierbar. Dadurch lässt sich nicht feststellen, ob das KI-Modell Verzerrungen oder Fehler enthält, wie sie beispielsweise durch einen beschädigten Trainingsdatensatz verursacht werden.

#6. Automatisierte Malware-Generierung

ChatGPT und ähnliche Tools haben bereits ein gewisses Maß an Programmierkenntnissen bewiesen. Obwohl von GenAI geschriebener Code möglicherweise Fehler enthält, kann er den Codeentwicklungsprozess beschleunigen und die Entwicklung anspruchsvoller Apps ermöglichen. GenAI-Tools verfügen über Schutzmechanismen gegen das Schreiben Malware. Allerdings weisen diese Schutzmaßnahmen häufig Schlupflöcher auf, die eine Umgehung ermöglichen. Mithilfe von GenAI können weniger versierte Bedrohungsakteure hochentwickelte Malware entwickeln und seine Fähigkeiten werden in Zukunft nur noch weiter zunehmen.

#7. Modellieren Sie Supply-Chain-Angriffe

Das Trainieren eines KI-Modells ist eine komplexe Herausforderung. Eine Organisation muss einen großen Korpus gekennzeichneter Daten sammeln und damit ein KI-Modell trainieren. Dies erfordert sowohl Zugang zu Daten als auch Fachwissen im Bereich Maschinelles Lernen und Datenwissenschaft. Daher werden viele Organisationen von Dritten entwickelte und trainierte KI-Modelle verwenden. Dies birgt jedoch das Risiko, dass Angreifer die Organisationen ins Visier nehmen, die das Modell entwickeln, indem sie schädliche Trainingsdaten einschleusen oder andere Schritte unternehmen, um das Modell zu manipulieren.

Zero Trust Networks with the Infinity Platform

The introduction of LLMs and GenAI makes implementing a zero-trust security architecture more important than ever. At the same time, the capabilities of these systems also dramatically complicate zero-trust implementations and make ZTAI essential.
Implementing ZTAI can be complex and requires granular visibility and control over all actions performed by LLM-integrated applications within an organization’s environment. Check Point’s Infinity Platform offers the tools that your organization needs to implement effective zero-trust in the age of AI, including GenAI security for safe GenAI adoption in the enterprise and integrated AI capabilities for advanced threat prevention and response.